Conclusiones clave
- Fraude de identidad sintética combina datos personales reales y falsos para crear identidades nuevas y creíbles, lo que cuesta a las empresas una estimación 12 000 millones de dólares en 2024, y se prevé que las pérdidas mundiales alcancen 23 000 millones de dólares de aquí a 2030.
- Los estafadores explotan filtraciones de datos, pagos en tiempo real y herramientas de IA generativa para eludir la verificación KYC tradicional.
- 85%-95% de los sistemas de incorporación no detectan identidades sintéticas antes de la aprobación de la cuenta.
- Las industrias más expuestas incluyen banca, préstamos, venta minorista, telecomunicaciones y juegos — todos enfrentan pérdidas financieras, de cumplimiento y de reputación.
- Las empresas pueden contraatacar utilizando Verificación de identidad basada en inteligencia artificial, toma de huellas digitales de dispositivos, intercambio de datos de consorcios y análisis de comportamiento para detectar el fraude en tiempo real.
Qué es el fraude de identidad sintética y por qué es importante
Un cliente solicita un préstamo de 50 000$. El número de seguro social existe. El historial crediticio es válido. La aprobación se procesa en minutos. Seis meses después, el préstamo deja de pagar y los investigadores descubren que la persona nunca existió. Se trata de un fraude de identidad sintética, el delito financiero de más rápido crecimiento que amenaza a las empresas de todo el mundo.
El fraude de identidad sintética ocurre cuando los delincuentes combinan identificadores personales reales, como identificaciones nacionales, números de seguro social o fechas de nacimiento, con datos inventados para crear identidades nuevas y aparentemente legítimas. Estos perfiles híbridos pasan una verificación superficial y, a continuación, se utilizan para abrir cuentas, solicitar crédito o blanquear dinero.
A diferencia del robo de identidad tradicional, que roba toda la identidad de una persona real, el robo de identidad sintético combina la autenticidad con la ficción. El defraudador no se hace pasar por alguien, sino que está creando a alguien. Esta diferencia fundamental hace que la detección sea cada vez más difícil, ya que no hay ninguna víctima a la que denunciar el delito ni un propietario legítimo que pueda denunciar cualquier actividad sospechosa.
En 2024, las empresas de todo el mundo sufrieron más de 12 000 millones de dólares en pérdidas por fraude de identidad sintética, según un estudio revisado por pares publicado en Revistas IRE. Estas pérdidas podrían aumentar a 23 000 millones de dólares de aquí a 2030 si no está marcada, advierte Centro Deloitte de Servicios Financieros.
Esta creciente amenaza no solo debilita a las instituciones financieras, sino también a los minoristas, las fintechs y las plataformas digitales que dependen de una incorporación rápida y remota y de experiencias de usuario fluidas.
¿Cómo funciona el fraude de identidad sintética?
Comprender el ciclo de vida del fraude ayuda a las empresas a identificar las vulnerabilidades antes de que los delincuentes puedan aprovecharlas. Los estafadores siguen un proceso calculado en cuatro etapas:
Etapa 1: Recolección de datos
Qué ocurre: Los estafadores adquieren identificadores personales reales de bases de datos violadas o mercados de la web oscura donde los kits de identidad se venden por tan solo 50 dólares.
Bandera roja: Combinaciones inusuales de identificaciones gubernamentales válidas con datos demográficos inconsistentes.
Etapa 2: Fabricación de identidad
Qué ocurre: Los delincuentes combinan datos auténticos con detalles inventados: correos electrónicos desechables, números de VoIP y fotos generadas por IA.
Bandera roja: Esté atento a los patrones de registro mediante servicios de correo electrónico temporales, números de teléfono virtuales y direcciones IP enrutadas a través de VPN o servidores proxy, todas tácticas comunes para enmascarar identidades fraudulentas.
Etapa 3: Cultivo del crédito
Qué ocurre: Los estafadores fomentan la identidad durante 6 a 12 meses realizando pequeñas compras y pagos puntuales. Según Gartner (2024), las cuentas sintéticas están diseñadas para hacerse pasar por clientes genuinos, lo que hace que sea particularmente difícil distinguirlas de los usuarios legítimos.
Bandera roja: Los perfiles crediticios muestran una latencia prolongada seguida de una utilización repentina y agresiva.
Etapa 4: Explotar perfiles maduros
Qué ocurre: Los estafadores agotan los préstamos, agotan las cuentas y desaparecen antes de ser detectados.
Bandera roja: El crédito aumenta rápidamente, seguido de un máximo simultáneo en varias cuentas en un plazo de 48 a 72 horas.
Estas «identidades» evolucionan a lo largo de los meses, creando archivos crediticios sólidos que evaden la verificación estática. La economía de la web oscura que vende kits de identidad se ha expandido en escala y sofisticación, y ahora los algoritmos avanzados generan credenciales y escaneos de documentos realistas.
¿Por qué está aumentando el fraude de identidad sintética en la economía digital?
La aceleración digital ha aumentado la complejidad de la identidad. Hay tres factores macroeconómicos que amplifican el fraude de identidad sintética en la actualidad:
- Ecosistemas de verificación fragmentados: Muchos bancos siguen utilizando herramientas de KYC o de monitoreo de transacciones aisladas, lo que deja brechas que se pueden aprovechar. Esta fragmentación crea canales en los que los defraudadores pueden recurrir a los controles de verificación más débiles.
- Presión de pago en tiempo real: Las aprobaciones crediticias instantáneas y los esquemas de pago en tiempo real (RTP) reducen los plazos de verificación a milisegundos. Esta velocidad favorece a los estafadores que explotan los sistemas de aprobación antes de que aparezcan señales de alerta. Como señala Gartner (2024), las decisiones para bloquear las transacciones de RTP fraudulentas deben tomarse en menos de 200 milisegundos, por lo que la detección basada en inteligencia artificial es indispensable.
- IA generativa (GenAI) y las herramientas de deepfake facilitan la fabricación de fotos, voces y credenciales. Las soluciones avanzadas de verificación de identidad indican que los deepfakes generados por IA son cada vez más convincentes. Los estafadores ahora pueden generar miles de identidades sintéticas creíbles a diario utilizando herramientas de inteligencia artificial automatizadas.
¿Qué industrias son las más vulnerables?
Las identidades sintéticas explotan los ecosistemas digitales cuando las aprobaciones rápidas se combinan con una verificación débil:
Estos sectores comparten una combinación peligrosa: la dependencia de la incorporación digital y los datos descentralizados de los clientes, caldo de cultivo perfecto para los perfiles sintéticos.
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Señales de advertencia del fraude de identidad sintética en los sistemas empresariales
Las empresas pueden detectar las señales de alerta temprana cuando saben qué monitorear:
- Datos de clientes inconsistentes: Combinaciones inusuales de datos de clientes válidos y no verificables
- Patrones de transacciones automatizadas: Grandes volúmenes de transacciones pequeñas y automatizadas que crean un historial crediticio
- Anomalías en el perfil crediticio: Períodos de inactividad prolongados seguidos de picos repentinos de utilización
- Señales de verificación fallidas: Datos móviles, de dispositivos o de ubicación que no superan las comprobaciones de validación
- Clústeres de dispositivos y redes: Varias cuentas vinculadas a la misma dirección IP, huella digital del dispositivo o firma de comportamiento
Los métodos tradicionales de detección de fraudes suelen pasar por alto estos indicadores porque se basan en modelos estáticos basados en reglas.
En Asia-Pacífico, por ejemplo, los bancos informan que el fraude de identidad sintética se ha convertido en uno de los vectores de más rápido crecimiento, con hasta el 70% de los casos no detectados están relacionados con sistemas de incorporación fragmentados y de fraude aislados — especialmente en mercados como India, Indonesia y Filipinas, donde la incorporación digital se ha disparado después de la COVID.
Gartner señala además que los sistemas de detección fragmentados y los puntos ciegos entre canales se encuentran entre las principales debilidades que explotan los estafadores en APAC y EMEA (Europa, Oriente Medio y África), lo que subraya los límites de las herramientas de incorporación antiguas para verificar las identidades digitales.
En LATAM, el rápido crecimiento de las carteras digitales y los préstamos sin garantía también ha impulsado fraude de apropiación de cuentas e identidad sintética, particularmente en Brasil y México, donde las pérdidas por fraude superan los promedios mundiales, según los informes bancarios regionales.
Estas brechas enfatizan la necesidad de la detección de anomalías, el análisis de enlaces y la biometría conductual impulsados por la IA, áreas en las que TrustDecision plataforma de toma de decisiones inteligente proporciona una evaluación de riesgos en tiempo real para identificar identidades fraudulentas antes de la aprobación de la cuenta.
Cómo la IA generativa hace que las identidades sintéticas sean más difíciles de detectar
La IA generativa ha revolucionado las tácticas de fraude. Los estafadores ahora utilizan grandes modelos lingüísticos, herramientas de clonación de voz y deepfakes para falsificar:
- Fotos y vídeos de identificación realistas para procesos de verificación de e-KYC
- Historias financieras generadas por IA incluidas las nóminas y los registros de empleo
- Voces convincentes en los centros de llamadas e interacciones de texto que eluden la autenticación
Según Gartner (2025), el 75% de los bancos han implementado o planean implementar GenAI en un plazo de 12 meses, tanto para la innovación como para la defensa. Esta carrera armamentista significa que las empresas deben adoptar una gobernanza ética de la IA y un modelo de monitoreo para garantizar que los sistemas de detección evolucionen tan rápido como las herramientas de los estafadores.
Las mejores técnicas de detección que las empresas deben adoptar
1. Detección de inteligencia artificial y aprendizaje automático
Los modelos de aprendizaje automático avanzados identifican anomalías en la velocidad, el comportamiento de las transacciones y las redes de clientes. Las plataformas modernas, como TrustDecision, reentrenan continuamente los modelos casi en tiempo real, lo que mejora la precisión de la detección.
2. Toma de huellas dactilares del dispositivo
Decisiones de confianza Huella digital del dispositivo La solución rastrea los ID de los dispositivos, las firmas del sistema operativo y las características del navegador para vincular varias cuentas sintéticas creadas en entornos idénticos, lo que expone las redes de fraude en todas las instituciones.
3. Biometría del comportamiento
Supervisa la cadencia de escritura, los patrones de deslizamiento y los comportamientos de inicio de sesión para autenticar a los usuarios reales a través de bots o agentes de IA. Esto crea capas de autenticación continuas que las identidades sintéticas no pueden replicar, ni siquiera con una automatización sofisticada.
4. Intercambio de datos del consorcio
Las redes de fraude abarcan las instituciones: los consorcios de intercambio de datos permiten la visibilidad entre bancos de las identidades sospechosas. Gartner (2024) hace hincapié en que los intercambios colaborativos de información sobre el fraude crean efectos de red, lo que pone al descubierto las redes de identidad sintética que operan en varias instituciones. Cuando una institución señala una identidad sintética, todos los miembros del consorcio se benefician de esa información.
5. Monitoreo de transacciones en tiempo real
Es crucial en entornos de pago instantáneo, ya que detecta anomalías en 200 milisegundos antes de que los fondos salgan de la cuenta. El sistema de gestión del fraude de TrustDecision proporciona una supervisión holística en todo banca en línea, cajeros automáticos y mostradores de sucursales, lo que garantiza que ningún canal se convierta en un eslabón débil de la cadena de seguridad.
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Estrategias de prevención: cómo las empresas pueden fortalecer la verificación
1. Verificación por capas
Combinar biométrico, dispositivo, y comportamental comprueba la detección de impostores incluso si se aprueban las credenciales estáticas.
2. Puntuación continua de identidad
Asigne puntuaciones de confianza dinámicas que se actualicen con cada acción del cliente, un modelo utilizado en TrustDecision Verificación de identidad sistema.
3. Blockchain para la integridad
Utilice libros de contabilidad distribuidos para garantizar una verificación a prueba de manipulaciones y registros de auditoría transparentes.
4. Autenticación basada en riesgos
Ajuste el rigor de la seguridad en función del tamaño de la transacción, la reputación del dispositivo o la geolocalización, aplicando la fricción solo cuando el riesgo lo justifique.
5. Alineación de privacidad de datos
Garantice el cumplimiento de los marcos de GDPR, PDPA e ISO 27001 y, al mismo tiempo, comparta los datos de manera responsable en las redes del consorcio.
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Perspectivas futuras: colaboración de la IA y alineación normativa
El futuro de la defensa contra el fraude radica en la colaboración de la IA, el aprendizaje federado y la cohesión regulatoria global. Los proveedores están optando por la detección preventiva e integrando señales de alerta temprana, como la supervisión de los kits de suplantación de identidad y el seguimiento de cuentas sintéticas (Gartner, 2024).
Mientras tanto, a medida que la ISO 20022 se vuelva omnipresente en Singapur, Indonesia y Filipinas, la riqueza de los datos de las transacciones mejorará la trazabilidad y el cumplimiento. TrustDecision sigue siendo pionera en la detección de fraudes basada en la inteligencia artificial, lo que permite a los clientes actuar en cuestión de milisegundos y, al mismo tiempo, garantizar el cumplimiento de los requisitos de lucha contra el blanqueo de dinero, el RGPD y la soberanía de los datos regionales.
Leer más Detección de fraude de identidad sintética: desafíos y oportunidades con AIGC
Conclusión: proteja su empresa del fraude de identidad sintética
El fraude de identidad sintética ya no es una amenaza emergente, sino una crisis global a gran escala que aprovecha la conveniencia digital y la innovación de la inteligencia artificial.
Para salvaguardar la integridad empresarial, las organizaciones deben:
- Implemente una supervisión de IA en tiempo real que actúa en milisegundos
- Mejore la verificación de identidad a través de la inteligencia conductual y de dispositivos
- Fomente la colaboración de datos en toda la industria a través de redes de consorcios
- Integre una IA adaptativa y explicable para una toma de decisiones transparente
TrustDecision ha sido reconocida como Un actor especializado en el Cuadrante Mágico™ de Gartner® de 2025 para la verificación de identidad, destacando nuestras soluciones avanzadas de IDV para una incorporación digital segura, escalable y compatible.
Decisiones de confianza Verificación de identidad basada en IA y Soluciones de gestión del fraude permiten a las empresas detectar, prevenir y responder a los ataques de identidad sintética de forma más rápida y precisa, protegiendo la confianza de los clientes en cada transacción.
¿Estás listo para poner a prueba tus defensas? Póngase en contacto con TrustDecisión's especialistas en prevención de fraudes para evaluar su exposición al riesgo de identidad sintética.
Preguntas frecuentes sobre el fraude de identidad sintética:
¿Cómo utilizan los estafadores de identidad sintética los deepfakes en la incorporación?
Los estafadores ahora usan Fotos, voces y vídeos generados por IA hacerse pasar por personas reales durante la incorporación digital. Estos deepfakes pueden eludir las verificaciones estáticas de documentos, haciendo detección de vitalidad y verificación del comportamiento fundamental para identificar a los usuarios falsos.
¿Qué ocurre cuando una identidad sintética pasa desapercibida?
Los perfiles sintéticos no detectados pueden permanecer activos durante meses, creando historiales crediticios o de lealtad antes de ejecutar fraudes a gran escala. Esto lleva a incumplimientos de préstamos, devoluciones de cargos y sanciones reglamentarias para las instituciones que aprobaron las cuentas.
¿Cómo está cambiando la IA la forma en que los bancos detectan las identidades sintéticas?
La IA permite a los bancos analizar patrones de comportamiento y dispositivos no lineales, conectando puntos entre transacciones, IP y zonas geográficas. Los modelos de aprendizaje automático se vuelven a entrenar continuamente para detectar anomalías invisibles para los sistemas basados en reglas.
¿Qué regulaciones influyen en la prevención del fraude con identidad sintética?
Cumplimiento de AML, GDPR y leyes regionales de privacidad de datos (como la PDPA) exige que las organizaciones implementen controles proactivos de KYC y fraude. Los reguladores esperan cada vez más Verificación basada en IA y monitoreo en tiempo real para garantizar el cumplimiento.
¿En qué se diferencia la solución de verificación de identidad de TrustDecision del KYC tradicional?
A diferencia de las verificaciones estáticas de documentos, Verificación de identidad de TrustDecision se integra inteligencia biométrica, conductual y de dispositivos para obtener una puntuación de confianza continua, detectando inconsistencias incluso después de la incorporación.
¿Cómo ayuda el modelo de datos del consorcio de TrustDecision a prevenir el fraude sintético?
A través de su red de inteligencia de fraude interinstitucional, TrustDecision permite a las organizaciones compartir datos anónimos, lo que pone al descubierto los anillos de identidad sintéticos que operan en varios bancos y plataformas digitales.
¿Qué hace que la IA de TrustDecision sea única para la prevención del fraude?
La IA de TrustDecision está diseñada para toma de decisiones en tiempo real, capaz de evaluar el riesgo en menos de 200 milisegundos. Sus modelos explicables garantizan cumplimiento transparente al tiempo que se adapta continuamente a la evolución de los patrones de fraude.
¿Por qué Gartner reconoció TrustDecision en 2025?
TrustDecision fue reconocida como Un actor especializado en el Cuadrante Mágico™ de Gartner® de 2025 para la verificación de identidad por su innovación en incorporación digital segura, escalable y compatible, reforzando su liderazgo en la verificación de identidad basada en inteligencia artificial.
¿Pueden las empresas más pequeñas usar las soluciones de fraude de TrustDecision?
Sí. El diseño modular basado en API de TrustDecision permite despliegue escalable para fintechs, prestamistas digitales y pymes, que ofrecen una detección de fraude de nivel empresarial sin gastos de integración complejos.
¿Cómo pueden las empresas medir el ROI a partir de la prevención sintética del fraude?
Mediante el seguimiento de métricas como reducción de las aprobaciones falsas, el volumen de devoluciones y la ratio de pérdidas por fraude, las organizaciones que utilizan herramientas basadas en IA como TrustDecision suelen ver aumento inmediato de la eficiencia y reducción de los costos relacionados con el fraude.
Referencias:
- Adepeju Deborah Bello y otros «La inteligencia artificial en la lucha contra el fraude de identidad sintética: un estudio de caso comparativo del comercio electrónico de Amazon y Shopify». IRE Journals, volumen 9, número 2, agosto de 2025, ISSN 2456-8880. Disponible: https://www.irejournals.com/formatedpaper/1710309.pdf
- Asociación de Examinadores de Fraude Certificados (ACFE). Informe a las naciones 2024. https://www.acfe.com/report-to-the-nations
- Sistema de la Reserva Federal. «Detección del fraude de identidad sintética en el sistema de pagos de EE. UU.» Libro blanco de la Reserva Federal y la comunidad de mejora de los pagos de EE. UU., octubre de 2019. Disponible: https://fedpaymentsimprovement.org/wp-content/uploads/frs-synthetic-identity-payments-fraud-white-paper-october-2019.pdf
- Gartner. Guía del comprador sobre la tecnología de detección de fraudes en la banca. 2023. https://www.gartner.com/document/code/789565
- Gartner. Guía de mercado para la detección del fraude en los pagos bancarios. 2024. https://www.gartner.com/document/code/811420
- Gartner. Las 10 principales tendencias en banca comercial y pagos. Grupo Aite-Novarica (2023). https://aite-novarica.com/
- Gartner. Guía de mercado de servicios de IA generativa para la banca. 2025. https://www.gartner.com/document/code/808182
El Centro Deloitte de Servicios Financieros. «Las instituciones financieras y el fraude de identidad sintética». Deloitte Insights, 2023. Disponible en: https://www.deloitte.com/us/en/insights/industry/financial-services/financial-institutions-synthetic-identity-fraud.html
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